求解連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的集群智能算法應(yīng)用研究.pdf

1、在實(shí)際工程應(yīng)用中有很多優(yōu)化問(wèn)題是NP難問(wèn)題，難以應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法來(lái)解決。近年來(lái)，有一種集群智能算法正在引起廣大研究學(xué)者的注意，這種基于群體的啟發(fā)式隨機(jī)優(yōu)化算法在求解優(yōu)化問(wèn)題時(shí)不需要考慮待優(yōu)化函數(shù)的數(shù)學(xué)特性，并且可以實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，適合于求解復(fù)雜的工程優(yōu)化問(wèn)題。蟻群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法是新近出現(xiàn)的典型的集群智能算法，兩種算法都是通過(guò)由候選解組成的群體的進(jìn)化來(lái)達(dá)到尋找最優(yōu)解的目的。本論文討論了這兩種優(yōu)化算法的基本原理與特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，針

2、對(duì)這些算法在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中存在的問(wèn)題，提出了相應(yīng)的改進(jìn)方法，并且通過(guò)多個(gè)常用測(cè)試?yán)龑?duì)算法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。本論文主要研究成果如下： 1.綜述了蟻群優(yōu)化算法求解優(yōu)化問(wèn)題的原理，總結(jié)出算法成功的關(guān)鍵。對(duì)蟻群算法應(yīng)用于連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的各種模型進(jìn)行了綜述，并分析了以往各種連續(xù)蟻群算法模型的弊病。針對(duì)NP難優(yōu)化問(wèn)題求解難點(diǎn)，提出一種具有通用性的連續(xù)蟻群算法模型，包括快速尋優(yōu)機(jī)制和簡(jiǎn)單的信息素交流機(jī)制，可以有效地在連續(xù)域上進(jìn)行尋優(yōu)。研究表明，這

3、種算法在尋優(yōu)性能上優(yōu)于其它連續(xù)蟻群算法、基本粒子群算法。 2.綜述了粒子群優(yōu)化算法的原理、特點(diǎn)及其研究進(jìn)展。對(duì)粒子群的缺陷進(jìn)行了分析，總結(jié)了算法易陷入局部最優(yōu)的原理。提出一種自適應(yīng)的變異機(jī)制，為算法充分搜索整個(gè)可行域提供引導(dǎo)信息，能使算法更快地尋找到最優(yōu)解，并且有利于算法跳出局部最優(yōu)解。同時(shí)，為了提高算法尋優(yōu)精度，在算法趨于收斂后縮小搜索域，在尋得的最優(yōu)解附近進(jìn)一步尋優(yōu)。研究表明，改進(jìn)算法尋得的解遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它改進(jìn)粒子群算法。

4、 3.綜述了電力系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問(wèn)題的模型及其特點(diǎn)，總結(jié)了常用的求解方法。通過(guò)分析在電廠內(nèi)部計(jì)算或電網(wǎng)分布密集情況下對(duì)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配模型的簡(jiǎn)化，分析了這種問(wèn)題的特點(diǎn)及相應(yīng)求解方法的缺點(diǎn)。針對(duì)問(wèn)題中的等式約束提出一種簡(jiǎn)單快速的不可行解修補(bǔ)方法，并且結(jié)合本文提出的自調(diào)節(jié)粒子群算法對(duì)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配問(wèn)題進(jìn)行了求解，取得了較好的結(jié)果。 最后，總結(jié)了全文研究的內(nèi)容，提出了連續(xù)蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法中尚待解決的問(wèn)題，展望了集群智能算法進(jìn)一